ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб | ИИ в бизнесе №78

Опубликовано: 2024-03-06

Финансовые услуги всегда полагались на анализ данных для принятия обоснованных бизнес-решений в сложной сфере банковского дела. Неудивительно, что с наступлением эры больших данных и машинного обучения этот сектор с энтузиазмом освоил новые технологии для оптимизации своих процессов. Благодаря решительному внедрению искусственного интеллекта в банковской сфере инновации уже приносят банкам ощутимую выгоду. Давайте рассмотрим, как искусственный интеллект влияет на деятельность компаний, успешно использующих его в финансовом секторе. Читай дальше, чтобы узнать больше

ИИ в банковском деле и финансах – содержание:

  1. ИИ в банковском деле – введение
  2. Stripe: надежность транзакций благодаря искусственному интеллекту в финансах
  3. Монзо: ИИ в финансах
  4. Grab: ИИ в классификации конфиденциальных данных
  5. Краткое содержание. Будущее искусственного интеллекта в банковском деле и финансах

ИИ в банковском деле – введение

Искусственный интеллект уже широко используется во многих сферах банковского и финансового сектора. Это не просто чат-боты для обслуживания клиентов или хорошо защищенные приложения. Искусственный интеллект используется в финансовой отрасли для еще более серьезных целей. Вот основные применения ИИ в банковской сфере:

  • Обнаружение и предотвращение мошенничества — передовые алгоритмы анализируют транзакции в режиме реального времени и обнаруживают подозрительные модели активности. Это эффективно защищает клиентов от мошенников,
  • Оптимизация прогнозирования финансовой ликвидности . Прогностические модели на основе искусственного интеллекта анализируют огромные объемы данных для точного прогнозирования будущих денежных потоков и более точного управления ликвидностью.
  • Оптимизация процессов, связанных с оценкой кредитоспособности – и здесь на помощь приходят алгоритмы машинного обучения, которые на основе анализа тысяч кредитных заявок могут точно оценить финансовую надежность клиента.
  • Персонализация предложений и рекомендаций для клиентов – банки используют передовые модели рекомендаций для адаптации финансовых продуктов к индивидуальным потребностям клиентов,
  • Автоматизация процессов бэк-офиса — рутинные задачи, такие как проверка документов или расчет транзакций, могут быть полностью автоматизированы с помощью ИИ.

Однако как компании, работающие на мировых рынках, справились с внедрением этих инноваций?

Stripe: надежность транзакций благодаря искусственному интеллекту в финансах

Одним из лидеров в применении ИИ в финансах является Stripe. Компания разработала систему под названием Stripe Radar, которая анализирует более 1000 особенностей транзакции менее чем за 100 миллисекунд, чтобы оценить ее надежность. Система имеет точность 99,9% при низком уровне ложных тревог.

Как это было достигнуто? Во-первых, Stripe использует передовые методы машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети. Система постоянно совершенствуется и дополняется новыми возможностями, такими как трансферное обучение.

Во-вторых, компания постоянно ищет новые сигналы в данных о транзакциях, которые могут помочь выявить аномалии, указывающие на потенциальное мошенничество. Инженеры Stripe тщательно изучают каждый случай мошенничества, чтобы понять схемы действий преступников и дополнить систему дополнительными правилами.

Stripe Radar — отличный пример того, как искусственный интеллект в банковской сфере может эффективно защитить клиентов от финансового мошенничества.

AI in banking

Источник: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar).

Монзо: ИИ в финансах

Monzo, британский необанк, работающий исключительно в цифровом пространстве, применил возможности машинного обучения в совершенно другой области: оптимизации маркетинговых кампаний.

Банк построил модели, которые на основе исторических данных могут оценить готовность данного клиента воспользоваться дополнительным предложением, например, открытием сберегательного счета, если он получит конкретное сообщение от банка.

Далее, чтобы максимизировать эффективность кампании, система указывает, какие клиенты какое рекламное сообщение должны получить. Это позволяет точно таргетировать сообщение и добиться значительно лучших результатов, чем в случае массового, неперсонифицированного общения.

В некоторых случаях реализация такой оптимизации позволила Monzo повысить эффективность кампаний до 200%! Это демонстрирует, как искусственный интеллект в банковском деле может помочь более эффективно обращаться к клиентам с помощью индивидуальных предложений, которые им нравятся.

AI in banking

Источник: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572).

Grab: ИИ в классификации конфиденциальных данных

Grab — технологический гигант из Юго-Восточной Азии, предлагающий такие услуги, как транспортировка и доставка. Компания решила использовать возможности языковых моделей (LLM) для автоматизации процесса классификации конфиденциальных данных, которые она хранит. Это очень важно, поскольку компания хранит личные и финансовые данные своих клиентов.

Для этого подготовлен набор тегов, описывающих различные категории данных, такие как:

  • Личные данные,
  • Контактная информация,
  • Идентификационные номера.

Далее были разработаны соответствующие запросы к языковой модели для автоматического назначения этих тегов на основе имен таблиц и столбцов в базах данных.

В результате Grab может гораздо быстрее и дешевле классифицировать хранимую информацию по чувствительности. Это упрощает соблюдение политик доступа к данным и конфиденциальности. По оценкам компании, решение позволило сэкономить до 360 рабочих дней в году, которые ранее тратились на ручную классификацию данных.

AI in banking

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Краткое содержание. Будущее искусственного интеллекта в банковском деле и финансах

Как показывают примеры Stripe, Monzo и Grab, искусственный интеллект уже приносит реальную бизнес-ценность банкам и финансовым учреждениям. Это может помочь более эффективно предотвращать мошенничество, точнее ориентироваться на клиентов или автоматизировать утомительные задачи.

В ближайшие годы роль ИИ в банковской сфере продолжит неуклонно расти. Мы можем ожидать полной автоматизации многих бэк-офисных процессов, гиперперсонализации финансовых продуктов и более тесной интеграции моделей машинного обучения с банковскими системами.

AI in banking

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

AI in banking and finance. Stripe, Monzo, and Grab | AI in business #78 robert whitney avatar 1background

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

  1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
  2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
  3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
  4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
  5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
  6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
  7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
  8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
  9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
  10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
  11. Использование ChatGPT в бизнесе
  12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
  13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
  14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
  15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
  16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
  17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
  18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
  19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
  20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
  21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
  22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
  23. Автоматическая обработка документов
  24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
  25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
  26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
  27. Что такое бизнес-аналитика?
  28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
  29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
  30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
  31. Искусственный интеллект в управлении контентом
  32. Творческий ИИ сегодня и завтра
  33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
  34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
  35. RPA и API в цифровой компании
  36. Будущий рынок труда и будущие профессии
  37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
  38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
  39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
  40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
  41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
  42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
  43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
  44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
  45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
  46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
  47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
  48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
  49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
  50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
  51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
  52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
  53. ИИ как эксперт в вашей команде
  54. Команда ИИ против разделения ролей
  55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
  56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
  57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
  58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
  59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
  60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
  61. ИИ для персонализации B2B
  62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
  63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
  64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
  65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
  66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
  67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
  68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
  69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
  70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
  71. 7 лучших конструкторов веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
  72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
  73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
  74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
  75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
  76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
  77. ИИ в транспорте и логистике
  78. Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
  79. Искусственный интеллект в СМИ
  80. ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб